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World File Search System谵妄
中性粒细胞与淋巴细胞比率之间的关系...
据世界卫生组织统计，脑卒中是全球第二大死亡原因和第三大致残原因（1）。脑卒中作为最具破坏性的神经系统疾病之一，给社会带来了巨大的经济和医疗负担（2）。根据神经病理学特点，脑卒中可分为缺血性脑卒中和出血性脑卒中（3）。其中，缺血性脑卒中是指因各种原因导致脑供血中断，从而引起相应的神经功能障碍，约占所有脑卒中的 70% ～80%（4）。45% ～62% 的缺血性脑卒中患者（5）有颅内动脉粥样硬化斑块及大动脉狭窄，25% 的病例（5）有微血管血栓形成和小动脉闭塞，22% 的缺血性脑卒中患者（6，7）可引起心源性栓塞。虽然大多数特发性脊髓损伤患者接受静脉溶栓或机械取栓治疗后神经功能得到改善，但部分患者仍会出现不同程度的并发症，如谵妄、言语障碍等(8)。
综合医院环境下酒精戒断综合征的管理
简介在美国，在 covid-19 大流行期间，酒精相关死亡人数急剧上升了 25.5%。这相当于 2021 年有超过 100,000 人死于酒精，而 2019 年约为 79,000 人。12 更新的方法将这一估计值提高到 2020-21 年每年因酒精导致的死亡人数为 178,000 人。3 死亡率的上升是在酒精销量空前增长之后发生的，这可能与患有合并症的弱势群体饮酒量增加以及酒精相关交通死亡人数显著增加有关。4 5 严重酒精戒断综合征（如酒精戒断相关的癫痫或谵妄）对这一死亡率的影响尚不清楚。一项大型队列研究表明，在 2020 年最初的新冠疫情公共卫生干预措施实施后，酒精戒断患者的住院率有所上升（发病率比为 1.84；95% 置信区间为 1.30 至 2.60）。6
通过定量脑电图 (QEEG) 视角观察急性脑损伤中的周期性交替性脑病模式 (CAPE)：一例严重
急性脑病是一种获得性的整体认知功能障碍，在 ICU 收治的危重患者中很常见。临床上，它表现为一系列的觉醒障碍，严重程度从活动减退、活动过度、谵妄到昏迷不等。这种疾病反映了由潜在病理生理过程引起的急性脑功能障碍 [1] 。急性脑病的病因往往是多因素的，包括药物（如镇静剂输注、止痛药）、非法药物使用、导致细胞因子释放和脑功能障碍的全身性疾病（如脓毒症、肝性脑病）和代谢紊乱（如肾衰竭、电解质紊乱）。癫痫，尤其是非惊厥性癫痫 (NCS)，是脑病的常见原因，发生在高达 17.9% 的危重患者中 [2-4] 。急性脑损伤，如中风或颅内出血，也可能直接导致或加重脑病 [5]。
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发生了其他严重不良事件，包括对麻醉剂/神经肌肉阻滞剂的不良反应；皮肤不良反应（例如皮肤烧伤）；心脏并发症，包括心律失常、缺血/梗塞（即心脏病发作）、急性高血压、低血压和中风；认知和记忆障碍；脑损伤；牙齿/口腔创伤；一般运动功能障碍；身体创伤（即如果提供的支持性药物治疗不足以减轻抽搐期间无意识的剧烈运动），包括骨折、挫伤、跌倒受伤、牙齿或口腔损伤；轻躁狂或躁狂症状（例如治疗后出现的躁狂、发作后谵妄或兴奋）；神经系统症状（例如感觉异常、运动障碍）；迟发性癫痫发作；长时间癫痫发作；非惊厥性癫痫持续状态；肺部并发症（例如，吸入异物、肺炎、缺氧、呼吸道阻塞如喉痉挛、肺栓塞、长时间呼吸暂停）；视觉障碍；听觉并发症；精神症状的出现/加剧；抑郁症的部分缓解导致自杀；他杀；药物滥用；昏迷；跌倒；设备故障（造成过量给药等潜在风险）和死亡。
微生物组靶向治疗对认知障碍及术后认知功能障碍的影响——系统评价
共选定了 24 篇文章；其中 16 篇涉及动物研究，8 篇描述了人体研究。在这些论文中，使用 MTT 可持续减少围手术期和非围手术期的炎症。在 16 项动物研究中，有 5 项研究（2 项与谵妄有关，3 项与 POCD 有关）是在围手术期进行的。在这 5 项动物研究中，MTT 改善了围手术期的认知行为并减少了炎症。11 项动物研究是在非围手术期进行的。在所有这些研究中，MTT 均显示学习和记忆功能得到改善。MTT 对促炎细胞因子和与认知功能相关的生物标志物的水平有积极影响。在 8 项人体研究中，只有一项研究检查了围手术期 MTT 对认知功能的影响。该研究表明 POCD 的发病率降低，同时认知功能得到改善。其余 7 项研究中，有 6 项表明 MTT 改善了非围手术期患者的行为测试结果和认知能力
狂犬病疫苗 (RabAvert®/Imovax®) 说明书
什么是狂犬病？ 狂犬病是一种危险的病毒感染，人类可能从受感染的动物身上感染该病；它会攻击神经系统。狂犬病在世界各地都有发现，但在加拿大很少见。 疾病的早期症状通常在接触后 3 至 8 周出现，包括咬伤处附近麻木、发烧、头痛和感觉不适，最终导致谵妄、瘫痪和死亡。一旦出现症状，狂犬病几乎总是致命的。 它通过与受感染动物的唾液（口腔中的液体）密切接触传播，最常见的是咬伤或抓伤，但偶尔也会通过舔破损的皮肤或粘膜（口腔、鼻子或眼睑上的皮肤）传播。 臭鼬、蝙蝠、浣熊和狐狸是加拿大最常见的狂犬病野生动物携带者，它们可以传播给人、狗、猫和牲畜。 蝙蝠咬伤的痕迹很难感觉或看到，因此如果您直接接触蝙蝠，应立即寻求医疗帮助；您可能需要接种接触后疫苗。 狂犬病在发展中国家更为常见，因为那里的流浪动物，尤其是受感染的狗，与人类生活在一起；最好避免接触流浪动物或野生动物。
老年人医疗保健中人工智能的新视野
医疗保健中的人工智能 (AI) 描述了基于算法的计算技术，该技术可以管理和分析大型数据集以进行推断和预测。人工智能在老年人护理中有许多潜在的应用，从可以支持从临床记录中识别谵妄症的临床决策支持系统到可以预测跌倒风险的可穿戴设备。我们举行了四次老年人、临床医生和人工智能研究人员的会议。确定了人工智能在老年人护理中的三个优先应用领域。其中包括：疾病的监测和早期诊断、分层护理和医疗保健提供者之间的护理协调。然而，会议还强调了人们的担忧，即人工智能可能会通过人工智能模型中的偏见、老年人缺乏外部验证、侵犯隐私和自主权、人工智能模型透明度不足以及缺乏对错误的保护，加剧老年人的健康不平等。为老年人制定有效的干预措施需要以人为本的方法来满足老年人的需求，以及足够的临床和技术治理以满足普遍性、透明度和有效性的标准。还需要对临床医生和患者进行教育，以确保适当使用人工智能技术，并需要对技术基础设施进行投资，以确保公平使用。
文章 • 新冠肺炎后遗症的神经视光学康复 Jamie C. Ho，OD • 田纳西州纳什维尔
2019 年 12 月，一种高致病性冠状病毒 (COVID-19) 出现，并迅速发展成为一场大流行。COVID-19 是一种呼吸道疾病，其靶点是遍布全身（包括神经组织）的血管紧张素转换酶 2 (ACE-2) 受体。病毒下调 ACE-2 受体会导致内皮功能障碍和长期炎症过度。这些情况可能会导致血脑屏障受损。因此，先天免疫细胞能够进入大脑，进一步激活促炎细胞因子级联，从而促进凝血状态。COVID-19 似乎能够通过介导血栓和炎症途径促进高凝状态。1 患有低度慢性炎症性疾病（如高血压、既往中风、代谢综合征、糖尿病和肥胖症）的人更有可能出现更严重的血脑破坏和炎症过度。这些人预计会出现更长期的神经系统表现。 2 持续性新冠后综合征，或长期新冠，越来越多地被认为是一种独特的疾病，现在被称为新冠后神经系统综合征。表 1 列出了重症住院患者的症状，包括神经精神疾病（例如谵妄）、缺血性中风和脑炎的神经系统后遗症。3 西北大学的另一项研究调查了最
人工智能在姑息治疗中的作用概述：准系统评价
背景：最近，关于人工智能 (AI) 在医学中的应用的研究急剧增加，为其应用开辟了新的领域。然而，尽管各种模型取得了有希望的结果，可以显著提高姑息治疗的质量并优化卫生资源，但姑息治疗仍然有限地使用这些工具。本综述旨在总结当前关于在姑息治疗实践中应用人工智能技术（特别关注机器学习 (ML)）的文献，并分析其性能率和可用性。方法：准系统评价；使用选定的 MeSH 术语搜索 PubMed 和 Scopus 数据库。结果：综述共纳入 17 个来源。文献使用 ML 进行死亡率预测（n = 8）、预测需求、不可见症状和谵妄（n = 3）、识别姑息治疗状态的阶段（n = 1）、沟通和信息供应（n = 4）、临床决策支持系统（n = 1）。大多数分析技术都取得了良好的性能率，然而，在姑息治疗领域，沟通技巧和提供可靠信息仍然不足。结论：机器学习在姑息治疗中主要用于预测死亡率，但其他预测正在逐渐引入。基于人工智能的模型被用作临床决策支持和评估患者的姑息治疗状况。人工智能的另一个潜在的重要未来角色是与患者沟通和向患者展示信息，前提是对现有模型进行某些改进。姑息医学实践
重症监护室中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据，其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习，后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型（即支持向量机 [SVM] 和随机森林）、无监督模型（即神经网络 [NN]）和强化学习。监督模型需要标记数据，即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反，无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施（脓毒症中的血管加压药和液体）。未来，由于可用数据的质量和数量不断增加，人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此，ICU 团队将受益于高精度模型，这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础，这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化，使用通用字典进行数据标记，这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。